解决Jinja2模板解析时的_lexer_cache冲突问题

在Jinja2中，_lexer_cache被用作缓存解析模板时生成的Token流。然而，如果多个线程同时访问使用相同的模板环境，可能会导致_lexer_cache的冲突问题。

为了解决这个问题，可以使用多个模板环境，每个模板环境都有自己的_lexer_cache。以下是一个示例：

from jinja2 import Environment
from threading import Thread

# 定义一个函数，用于生成模板环境
def create_env():
    return Environment()

# 创建多个模板环境
env1 = create_env()
env2 = create_env()
env3 = create_env()

# 定义一个函数，用于渲染模板
def render_template(env, template):
    return env.get_template(template).render()

# 定义一个线程函数，用于渲染模板
def template_thread(env, template):
    print(render_template(env, template))

# 创建多个线程，每个线程都使用不同的模板环境
thread1 = Thread(target=template_thread, args=(env1, 'template1.html'))
thread2 = Thread(target=template_thread, args=(env2, 'template2.html'))
thread3 = Thread(target=template_thread, args=(env3, 'template3.html'))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
thread3.start()

# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()
thread3.join()

在上面的例子中，首先定义了一个create_env函数，用于生成模板环境。然后使用create_env函数分别创建了env1、env2、env3三个模板环境。

接下来定义了一个render_template函数，用于渲染模板。该函数使用指定的模板环境加载模板，并渲染之后返回结果。

然后定义了一个template_thread函数，用于在不同的线程中渲染模板。该函数接收一个模板环境和一个模板名称作为参数，并通过render_template函数渲染模板。

最后，创建了三个线程，分别使用不同的模板环境和模板名称调用template_thread函数。然后启动线程，并等待线程结束。

通过使用不同的模板环境，每个线程都有自己独立的_lexer_cache，从而解决了_lexer_cache冲突的问题。这样可以保证在多线程环境中同时使用Jinja2时，不会因为_lexer_cache的冲突而导致解析错误或性能问题。